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计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但()的算法尚未突破,前景仍不明朗。

A、视频智能

B、语音智能

C、触觉智能

D、认知智能

答案:D

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1997年5月,著名的“人机大战”,最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败,这台计算机被称为
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e6e0-c021-5dd340f22400.html
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多层非线性映射(multi-layernonlinearprojection):表示深度学习网络的隐层,DSSM使用三个全连接层,每一层神经元的个数是300,然后最后一层的维度是128维度,激活函数采用tanh
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f22433.html
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设f(x)=1/(1+e^-x),则该函数的导数为f'(x)=f(x)/(1-f(x)),f'(x)始终大于0,因此f(x)在整个定义域上为单调递增函数。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f22429.html
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在系统工程的视角来看待各个项目和其中关键环节索要解决的问题,是需要
有系统思维来处理的,主要包括(),不能够一撮而就。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-ac48-c021-5dd340f22420.html
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CNN中常用的正则化手段是dropout
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e5e8-c021-5dd340f22425.html
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强化学习是一种重要的机器学习方式,其主要目标是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1d40-c021-5dd340f2241f.html
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PyTorch框架算法模型配置文件应为()格式。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-2020-c021-5dd340f22402.html
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对于神经网络的说法, 下面正确的是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4348-c021-5dd340f2241d.html
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损失函数与模型函数是一回事
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e5e8-c021-5dd340f22432.html
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深度学习是通过建立人工神经网络,用层次化机制来表示客观世界,并解释所获取的知识,例如图像、声音和文本。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e5e8-c021-5dd340f22435.html
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题目内容
(
单选题
)
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计算机知识技术题库

计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但()的算法尚未突破,前景仍不明朗。

A、视频智能

B、语音智能

C、触觉智能

D、认知智能

答案:D

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相关题目
1997年5月,著名的“人机大战”,最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败,这台计算机被称为

A. 深蓝

B. IBM

C. 深思

D. 蓝天

解析:1997年5月,著名的“人机大战”,最终深蓝计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e6e0-c021-5dd340f22400.html
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多层非线性映射(multi-layernonlinearprojection):表示深度学习网络的隐层,DSSM使用三个全连接层,每一层神经元的个数是300,然后最后一层的维度是128维度,激活函数采用tanh

解析:错误

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f22433.html
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设f(x)=1/(1+e^-x),则该函数的导数为f'(x)=f(x)/(1-f(x)),f'(x)始终大于0,因此f(x)在整个定义域上为单调递增函数。

解析:该函数为神经网络中常用的激活函数sigmoid函数,其导数为f'(x)=f(x)(1-f(x))

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f22429.html
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在系统工程的视角来看待各个项目和其中关键环节索要解决的问题,是需要
有系统思维来处理的,主要包括(),不能够一撮而就。

A. 需求分析并完成概要设计(辨别真需求而不是想象中的需求)

B. 根据方案意见反馈进行系统详细设计(不考虑应用场景的规划设计最终都没法达到理想的技术应用效果)

C. 实现方案实施和效果评价(要先有冒烟的试用环节和效果评价, AI 技术是有用的工具但不是万能良药)

D. 交付运行并要跟踪问题(用户真心说好才是好,同时积累经验给下一个任务使用)

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CNN中常用的正则化手段是dropout
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e5e8-c021-5dd340f22425.html
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强化学习是一种重要的机器学习方式,其主要目标是()

A. 给数据打标签

B. 将数据按类别聚合

C. 使智能体获得最大奖赏

D. 实现特定目标

解析:强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1d40-c021-5dd340f2241f.html
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PyTorch框架算法模型配置文件应为()格式。

A. prototxt

B. py

C. config

D. params

解析:主要应用

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-2020-c021-5dd340f22402.html
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对于神经网络的说法, 下面正确的是()

A. 增加神经网络层数, 可能会增加测试数据集的分类错误率

B. 减少神经网络层数, 总是能减小测试数据集的分类错误率

C. 增加神经网络层数, 总是能减小训练数据集的分类错误率

D. 1、2都对

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4348-c021-5dd340f2241d.html
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损失函数与模型函数是一回事
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e5e8-c021-5dd340f22432.html
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深度学习是通过建立人工神经网络,用层次化机制来表示客观世界,并解释所获取的知识,例如图像、声音和文本。

解析:深度学习的概念源于人工神经网络的研究,含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本等。正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e5e8-c021-5dd340f22435.html
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